This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sakana AI показали “умные кирпичи”, которые понимают свою форму и находят повреждения
Звучит как sci-fi, но это уже опубликованная работа в Nature Communications.
Исследователи собрали простые кубические модули. У каждого — одинаковая маленькая нейросеть, связь только с соседними блоками и никакой карты всей конструкции.
Но вместе они могут определить, во что собраны: стол, лодку, самолёт, гитару и другие формы.
Cистеме не нужен центральный контроллер. Ни один “кирпич” не знает, где он находится. Глобальная картина появляется из локальных сообщений между соседями.
Что умеют Smart Cellular Bricks:
* распознавать общую 3D-форму
* работать при шумной связи
* переживать отказ части модулей
* находить, где структура повреждена
* подсказывать, куда нужно добавить новые блоки для восстановления
Это похоже на то, как живые ткани самоорганизуются и восстанавливаются после повреждений.
Пока это не “здание, которое само себя чинит”, а исследовательский прототип. Но направление мощное: материалы и конструкции, которые сами понимают свою конфигурацию, замечают поломки и помогают себя ремонтировать.
Звучит как sci-fi, но это уже опубликованная работа в Nature Communications.
Исследователи собрали простые кубические модули. У каждого — одинаковая маленькая нейросеть, связь только с соседними блоками и никакой карты всей конструкции.
Но вместе они могут определить, во что собраны: стол, лодку, самолёт, гитару и другие формы.
Cистеме не нужен центральный контроллер. Ни один “кирпич” не знает, где он находится. Глобальная картина появляется из локальных сообщений между соседями.
Что умеют Smart Cellular Bricks:
* распознавать общую 3D-форму
* работать при шумной связи
* переживать отказ части модулей
* находить, где структура повреждена
* подсказывать, куда нужно добавить новые блоки для восстановления
Это похоже на то, как живые ткани самоорганизуются и восстанавливаются после повреждений.
Пока это не “здание, которое само себя чинит”, а исследовательский прототип. Но направление мощное: материалы и конструкции, которые сами понимают свою конфигурацию, замечают поломки и помогают себя ремонтировать.
🔥18👍10🥰1
Сбер открыл доступ к новым моделям распознавания речи — GigaAM Multilingual и GigaChat Audio
GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.
Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.
Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:
GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.
Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.
Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face:
GigaChat Audio на Hugging Face
GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.
Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.
Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:
GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub
В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог.
Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.
Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.
Забирайте код и веса модели на Hugging Face:
GigaChat Audio на Hugging Face
🔥11👍8❤7🥱1
Кто-то только что переписал 40 лет PostgreSQL с нуля на Rust.
И он уже проходит 100% официальных тестов Postgres.
Проект называется pgrust.
Это не форк, а полная реализация с нуля, которая уже проходит все 46 066 запросов из официального тестового набора PostgreSQL 18.3.
Postgres разрабатывается уже 40 лет, и некоторые архитектурные решения из 80-х до сих пор приводят к сбоям:
- один поток на соединение, фактически отдельный OS-процесс на пользователя
- 350+ параметров настройки, которыми нужно управлять вручную
- один только
pgrust выбрасывает всё это и начинает заново.
Что уже работает:
- проходит 96% regression suite PostgreSQL
-
- query planner, buffer cache, storage engine, B-tree индексы
- JSON/JSONB, window functions, foreign keys,
- тот же движок компилируется в WebAssembly и запускается прямо в браузере на
100% open source.
https://github.com/malisper/pgrust
И он уже проходит 100% официальных тестов Postgres.
Проект называется pgrust.
Это не форк, а полная реализация с нуля, которая уже проходит все 46 066 запросов из официального тестового набора PostgreSQL 18.3.
Postgres разрабатывается уже 40 лет, и некоторые архитектурные решения из 80-х до сих пор приводят к сбоям:
- один поток на соединение, фактически отдельный OS-процесс на пользователя
- 350+ параметров настройки, которыми нужно управлять вручную
- один только
VACUUM стал причиной тысяч инцидентовpgrust выбрасывает всё это и начинает заново.
Что уже работает:
- проходит 96% regression suite PostgreSQL
-
psql подключается из коробки, есть совместимость с wire protocol- query planner, buffer cache, storage engine, B-tree индексы
- JSON/JSONB, window functions, foreign keys,
EXPLAIN ANALYZE, regex- тот же движок компилируется в WebAssembly и запускается прямо в браузере на
pgrust.com100% open source.
https://github.com/malisper/pgrust
🔥47🤔11👍3🙈3😁2🥰1
🚀 Anthropic выложили reference harness для поиска и исправления уязвимостей с Claude
Очень недооценённый репозиторий для defensive security.
Идея простая: Claude проходит полный цикл работы с уязвимостью:
* threat model
* поиск подозрительных мест
* проверка
* triage
* отчёт
* патч
Внутри есть Claude Code skills вроде
Есть и автономный harness: можно настроить цель, ограничения и дать агенту самому пройти цикл анализа.
https://github.com/anthropics/defending-code-reference-harness
Очень недооценённый репозиторий для defensive security.
Идея простая: Claude проходит полный цикл работы с уязвимостью:
* threat model
* поиск подозрительных мест
* проверка
* triage
* отчёт
* патч
Внутри есть Claude Code skills вроде
/vuln-scan, /triage и /patch, которые можно запускать интерактивно.Есть и автономный harness: можно настроить цель, ограничения и дать агенту самому пройти цикл анализа.
https://github.com/anthropics/defending-code-reference-harness
👍9❤7😁2
Thinking Machines Lab выкатила Inkling - свою первую open-weights модель.
И это сразу тяжёлый релиз:
* 975B total params
* 41B active
* 1M context
* обучение на 45T токенов
* текст, изображения, аудио и видео
* рядом идёт preview Inkling-Small с 12B active
Они прямо пишут, что Inkling не лидер среди всех open и closed моделей. Ставка другая: дать сильную multimodal базу, которую можно дообучать под свои задачи.
Самая интересная часть - связка с Tinker.
Inkling можно fine-tune’ить прямо на платформе Thinking Machines. В демо модель даже сама написала себе fine-tuning job, обучилась избегать буквы “e” в ответах, прогнала eval и переключилась на новые веса.
То есть они показывают полный контур кастомизации:
модель → задача → данные → fine-tune → eval → новые веса.
Похоже, Thinking Machines строит фабрику моделей под конкретные продукты.
https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/
И это сразу тяжёлый релиз:
* 975B total params
* 41B active
* 1M context
* обучение на 45T токенов
* текст, изображения, аудио и видео
* рядом идёт preview Inkling-Small с 12B active
Они прямо пишут, что Inkling не лидер среди всех open и closed моделей. Ставка другая: дать сильную multimodal базу, которую можно дообучать под свои задачи.
Самая интересная часть - связка с Tinker.
Inkling можно fine-tune’ить прямо на платформе Thinking Machines. В демо модель даже сама написала себе fine-tuning job, обучилась избегать буквы “e” в ответах, прогнала eval и переключилась на новые веса.
То есть они показывают полный контур кастомизации:
модель → задача → данные → fine-tune → eval → новые веса.
Похоже, Thinking Machines строит фабрику моделей под конкретные продукты.
https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/
❤12👍5🤣4🔥3
Kimi K3 может стать моментом DeepSeek 2.0
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
@machinelearning_interview
❤21🔥7👍6🤩2
SenseNova выпустила U1-Infographic-V3 - модель, которая делает инфографику в формате generate-and-edit/
Это 8B-MoT модель на мультимодальной архитектуре NEO-unify. Она умеет не только создавать инфографику, но и нормально её редактировать.
Поддерживаются 10 типов правок в четырёх группах:
* локальное редактирование текста
* локальное редактирование контента
* смена глобального стиля
* изменение глобального лэйаута
По заявленным результатам, генеративная база унаследована от V2 и в их сравнении опережает Qwen-Image-2.0 и Z-Image на BizGenEval и IGenBench.
Лицензия — Apache 2.0.
Модель: https://modelscope.ai/models/SenseNova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V3
Пейпер: https://modelscope.ai/papers/2605.12500
Это 8B-MoT модель на мультимодальной архитектуре NEO-unify. Она умеет не только создавать инфографику, но и нормально её редактировать.
Поддерживаются 10 типов правок в четырёх группах:
* локальное редактирование текста
* локальное редактирование контента
* смена глобального стиля
* изменение глобального лэйаута
По заявленным результатам, генеративная база унаследована от V2 и в их сравнении опережает Qwen-Image-2.0 и Z-Image на BizGenEval и IGenBench.
Лицензия — Apache 2.0.
Модель: https://modelscope.ai/models/SenseNova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V3
Пейпер: https://modelscope.ai/papers/2605.12500
👍6🔥6❤5
Модели для распознавания и анализа речи — в открытом доступе
Команда GigaChat выложила две модели и датасет:
— GigaChat3.1-Audio-10B-A1.8B - audio-native LLM
— GigaAM-Multilingual - мультиязычный ASR
— TimeGround-1M - датасет для привязки событий ко времени в длинном аудио
GigaChat Audio работает со звуком напрямую, без промежуточной расшифровки в текст. Ведёт диалог по записи, распознаёт речь, переводит, классифицирует и собирает выжимку с таймкодами. Держит до двух часов аудио — то есть созвон или лекцию целиком, без нарезки на куски.
Загрузил запись — получил резюме и таймкоды, чтобы перемотать к нужному месту. Сильная сторона как раз в этом: модель понимает не только что сказали, но и когда.
GigaAM-Multilingual — распознавание речи на русском, английском, казахском, киргизском и узбекском.
Энкодер предобучен на 2 млн часов и 70+ языках, так что под новый язык или домен дообучается на скромных данных: грузинский и башкирский подняли с одного Common Voice до WER ~4%.
TimeGround-1M — это данные, а не веса. Веса сейчас открывают многие, датасеты — заметно реже, а здесь можно учить собственные модели привязывать события ко времени.
Что можно собрать уже сейчас:
— ассистент по встречам и лекциям
— поиск по аудиозаписям
— выжимки с таймкодами
— ASR для ботов и приложений
— дообучение под свой язык и домен
У Audio-модели 10B параметров, активных — 1,8B, так что поднять её реально на своём железе. Обе статьи приняли на Interspeech 2026.
Hugging Face:
— https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.1-Audio-10B-A1.8B
— https://huggingface.co/ai-sage/GigaAM-Multilingual
— https://huggingface.co/datasets/ai-sage/TimeGround-1M
С удовольствием посмотрел статьи команды:
https://arxiv.org/abs/2607.10387
https://arxiv.org/abs/2607.10371
Команда GigaChat выложила две модели и датасет:
— GigaChat3.1-Audio-10B-A1.8B - audio-native LLM
— GigaAM-Multilingual - мультиязычный ASR
— TimeGround-1M - датасет для привязки событий ко времени в длинном аудио
GigaChat Audio работает со звуком напрямую, без промежуточной расшифровки в текст. Ведёт диалог по записи, распознаёт речь, переводит, классифицирует и собирает выжимку с таймкодами. Держит до двух часов аудио — то есть созвон или лекцию целиком, без нарезки на куски.
Загрузил запись — получил резюме и таймкоды, чтобы перемотать к нужному месту. Сильная сторона как раз в этом: модель понимает не только что сказали, но и когда.
GigaAM-Multilingual — распознавание речи на русском, английском, казахском, киргизском и узбекском.
Энкодер предобучен на 2 млн часов и 70+ языках, так что под новый язык или домен дообучается на скромных данных: грузинский и башкирский подняли с одного Common Voice до WER ~4%.
TimeGround-1M — это данные, а не веса. Веса сейчас открывают многие, датасеты — заметно реже, а здесь можно учить собственные модели привязывать события ко времени.
Что можно собрать уже сейчас:
— ассистент по встречам и лекциям
— поиск по аудиозаписям
— выжимки с таймкодами
— ASR для ботов и приложений
— дообучение под свой язык и домен
У Audio-модели 10B параметров, активных — 1,8B, так что поднять её реально на своём железе. Обе статьи приняли на Interspeech 2026.
Hugging Face:
— https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3.1-Audio-10B-A1.8B
— https://huggingface.co/ai-sage/GigaAM-Multilingual
— https://huggingface.co/datasets/ai-sage/TimeGround-1M
С удовольствием посмотрел статьи команды:
https://arxiv.org/abs/2607.10387
https://arxiv.org/abs/2607.10371
❤14👍7🔥3🥴3❤🔥1👏1
Исследователи дали coding agent задачу собрать training environment и научить vision-модель считать цветные звёзды.
С ограничением по времени.
Агент работал через autoresearch-пайплайн на NeMo RL, NeMo Gym и reusable skills. Он сам поднимал окружение, запускал обучение, проверял результаты и двигал эксперимент дальше, пока исследователь только направлял процесс.
Результат: Qwen3-VL-2B поднялась с 25% до 96.9% accuracy на задаче подсчёта цветных объектов.
Агент ведёт исследовательский цикл:
* собирает среду
* запускает обучение
* оценивает модель
* анализирует результат
* предлагает следующий эксперимент
И вот это уже похоже на будущее ML-разработки: человек задаёт направление и критерии, а агент берёт на себя рутину вокруг экспериментов.
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-an-autoresearch-workflow-with-rl-agent-skills-and-nvidia-nemo/?linkId=100000430716000
С ограничением по времени.
Агент работал через autoresearch-пайплайн на NeMo RL, NeMo Gym и reusable skills. Он сам поднимал окружение, запускал обучение, проверял результаты и двигал эксперимент дальше, пока исследователь только направлял процесс.
Результат: Qwen3-VL-2B поднялась с 25% до 96.9% accuracy на задаче подсчёта цветных объектов.
Агент ведёт исследовательский цикл:
* собирает среду
* запускает обучение
* оценивает модель
* анализирует результат
* предлагает следующий эксперимент
И вот это уже похоже на будущее ML-разработки: человек задаёт направление и критерии, а агент берёт на себя рутину вокруг экспериментов.
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-run-an-autoresearch-workflow-with-rl-agent-skills-and-nvidia-nemo/?linkId=100000430716000
❤11👍8🥰3🤣2